Data Preparation é o processo de reunir, combinar, estruturar e organizar informações para que elas possam ser analisadas como parte de uma iniciativa de Big Data. Os componentes de Data Preparation incluem a descoberta de dados, a limpeza desses dados, a validação e transformação deles e a extração de informação oriunda de diversos sistemas e fontes internas.

O propósito principal da Data Preparation é garantir que a informação para a análise é completa e consistente, de modo que os resultados obtidos também serão. Afinal, dados muitas vezes são armazenados em formato errado, com valores díspares e outros erros. Por isso, é preciso normatizar toda essa informação antes de fazer uso dela.

Entender os dados

Data Preparation envolve verificar e registrar os dados, mas para fazer isso é preciso, antes de tudo, entendê-los. Em qualquer projeto você pode ter dados provenientes de várias fontes diferentes em momentos diferentes e, em todos os estudos, mesmo os mais simples, você precisa configurar um procedimento para registrar as informações e acompanhá-las até que esteja pronto para fazer uma análise detalhada dos dados.

Softwares estatísticos padrão, como o SPSS e o Datadesk são o suficiente para executar anaĺises descritivas simples e oferecer um status sobre os dados, a fim de que você possa entendê-los.

Selecionar os dados

Feito isso, o próximo passo do Data Preparation é a seleção. Como você tem um conjunto enorme de informações, é improvável que todos eles sejam os dados certos para gerar insights em todas as suas análises. Por isso, é necessário selecionar quais são as origens válidas para cada requerimento e separá-las das outras montanhas de dados.

Analisar dados

Analisar dados nada mais é do que verificar essas informações em termos de precisão. Ou seja, descobrir se as respostas extraídas do banco de dados são legíveis, se as questões importantes são respondidas, se as respostas estão completas e se todas as informações importantes estão incluídas.

qualidade da medição é muito importante para os resultados de qualquer projeto de Big Data, e verificar essa qualidade é uma etapa fundamental da Data Preparation.

Limpar os dados

Chamamos de limpeza de dados o processo pelo qual se normaliza a estrutura deles. A estrutura do banco de dados é a forma como pretendemos armazená-los para o estudo, a fim de que possam ser acessados nas análises de dados subsequentes.

Você deve usar estruturas semelhantes para registrar e armazenar dados a fim de manipulá-los com maior flexibilidade.

O processo de limpeza de dados é o que garante que não há entradas duplicadas, registros imprecisos ou formatos de arquivo inconsistentes no seu banco de dados. Ele é fundamental para que o Big Data funcione na prática.

Transformar os dados

Uma vez que os dados foram entendidos, selecionados, analisados e limpos, é hora de transformá-los em variáveis para que sejam utilizadas nas análises. Há uma variedade imensa de transformações possíveis, mas algumas das mais comuns são as de valores faltantes e as de reversões de itens.

Essas transformações padronizam os valores que não estão contidos nos seus dados, a fim de que o programa de análise utilizado possa funcionar bem. Se, por exemplo, uma variável é 0 ou ausente em sua planilha, muitos programas de análise as tratam automaticamente como ausentes ou usam uma lista de reversão para ajudar a reduzir a possibilidade de um conjunto de respostas. A transformação de dados é o que garante a precisão do Big Data.

Todas essas etapas são fundamentais para conquistar os melhores resultados possíveis e, por mais que elas pareçam complexas, com o software certo se transformam em tarefas bastante simples. E aí, gostou de entender melhor o que é Data Preparation? Siga a Airstrip e fique atento as nossas atualizações para mais conteúdos como este.